Diterima: 31 Oktober 2021; Direvisi: 26 April 2022; Disetujui: 11 Mei 2022 JTERA, Vol. 7, No. 1, Juni 2022 © 2022 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi

## Quameaty: Aplikasi Pendeteksi Kualitas Daging Ayam Mentah Berbasis Pengolahan Citra Menggunakan Model InceptionV3
Amir Husein # , Abyan Ramzi, Nur Ihsan Muzakki, Rahmawati Hasanah Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung Jl. Gegerkalong Hilir Ds. Ciwaruga, Bandung Barat 40559, Jawa Barat, Indonesia
# amir.husein.tkom418@polban.ac.id

## Abstrak
Dewasa  ini,  daging  ayam  telah  menjadi  sumber  protein  hewani  yang  baik  untuk  dikonsumsi  dan  mudah  untuk didapatkan. Akan tetapi, dalam proses mendapatkannya seringkali ditemukan praktik curang, seperti daging ayam tiren yang  tetap  dijual,  ataupun  daging  ayam  yang  telah  dicampur  dengan  daging  yang  tidak  layak  jual.  Maka  dari  itu, diperlukan sebuah alat atau aplikasi yang mampu mendeteksi kualitas daging ayam mentah. Tujuan penelitian ini untuk membuat  alat  yang  berguna  dalam  mendeteksi  kualitas  daging  ayam  mentah  dengan  memanfaatkan  pengolahan  citra menggunakan  model  InceptionV3  dan  diberi  nama  Quameaty.  Alat  ini  dikembangkan  menggunakan  bahasa pemrograman Python. Model InceptionV3 merupakan model pelatihan jaringan saraf konvolusional  yang sangat baik dan  telah  dilatih  sebelumnya  pada  dataset Common  Objects  in  Context (COCO)  yang  berjumlah  328  ribu  gambar dengan 81 kelas yang berbeda. Model ini memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi sebagai pre-trained model dengan nilai top  5  accuracy sebesar  93,3%  dan  waktu  komputasi  yang  relatif  cepat  apabila  dibandingkan  dengan  model pendahulunya.  Model  pelatihan  yang dihasilkan  ditanam pada  aplikasi  Android  yang  mana  dapat  dengan  mudah dan cenderung fleksibel untuk digunakan dalam mendeteksi kualitas daging ayam mentah. Hasil penelitian  dibagi menjadi dua kelas yaitu segar dan busuk, serta menunjukkan bahwa prediksi kualitas daging ayam mentah berjalan dengan baik dengan nilai metrik pengujian yang telah mencapai lebih dari 90% pada dua nilai threshold , yaitu 50% dan 75%.
Kata kunci: daging, pengolahan citra, jaringan saraf konvolusional, InceptionV3, Android

## Abstract
Nowadays, chicken meat has become a good source of animal protein for consumption and easy to obtain. However, in the process of obtaining it, fraudulent practices are often found, such as tiren chicken meat that is still being sold, or chicken meat that has been mixed with meat that is not worth selling. Therefore, we need a tool or application that is able to detect the quality of raw chicken meat. The purpose of this study is to create a tool that is useful in detecting the quality of raw chicken meat by utilizing image processing using the InceptionV3 model and named Quameaty. This tool was developed using the Python programming language. The InceptionV3 model is an excellent convolutional neural network  training  model  and  has  been  pre-trained  on  the  Common  Objects  in  Context  (COCO)  dataset  of  328,000 images  with  81  different  classes.  This  model  has  a  very  high  level  of  accuracy  as  a  pre-trained  model  with  a  top  5 accuracy value of 93.3% and a relatively fast computation time when compared to its predecessor model. The resulting training  model  is  embedded  in  an  Android  application  which  can  be  easily  and  tends  to  be  flexible  to  be  used  in detecting  the  quality  of  raw  chicken  meat.  The  results  of  the  study  were  divided  into  two  classes,  namely  fresh  and rotten, and showed that the prediction of the quality of raw chicken meat went well with the test metric values that had reached more than 90% at two threshold values, namely 50% and 75%.
Keywords: meat, image processing, convolutional neural network, InceptionV3, Android

## I. P ENDAHULUAN
Daging  merupakan  sumber  protein  utama  bagi masyarakat,  baik  daging  sapi,  kambing,  ayam  dan
lainnya. Seiring berjalannya waktu dan pertumbuhan penduduk yang kian meningkat maka kebutuhan  daging  ayam  juga  ikut  meningkat. Meningkatnya  jumlah  konsumen  tidak  serta  merta
meningkat  pula  jumlah  penyuplai  daging.  Hal  ini dimanfaatkan  oleh  sebagian  kelompok  manusia untuk  menggunakan  langkah-langkah  licik  seperti mencampur  daging  layak  konsumsi  dengan  daging busuk,  menjual  daging  yang  sudah  tidak  layak konsumsi  bahkan  mencampurkan  zat  berbahaya agar tahan lama seperti formalin. Hal ini dilakukan agar  keuntungan  yang  didapat  oleh  pedagang semakin  besar,  tanpa  memperdulikan  keselamatan orang lain [1].
Telah  ditemukan  beberapa  solusi  untuk mendeteksi  kualitas  daging  berbasis image processing diantaranya yaitu menggunakan metode Hyperspectral  Imaging yang  mana  pada  prosesnya menganalisis perubahan dan komposisi warna antar region,  akan  tetapi  masih  terkendala  pada  waktu pemrosesan  yang  relatif  lama  [2]-[4].  Selain  itu terdapat  juga  solusi  dengan  metode K-Nearest Neighbors (KNN),  tetapi  memiliki  kelemahan karena  tidak  dilakukannya  proses  augmentasi gambar sehingga bentuk lain dari sebuah data latih tidak  diketahui  [5].  Kemudian  terdapat  penelitian untuk  membedakan  beberapa  jenis  daging  hewan mentah  dengan  menganalisis  ekstrak  asam  amino dari  tiap  daging,  yang  mana  proses  ini membutuhkan  biaya  yang  besar  juga  proses identifikasi secara teliti dan menyeluruh pada setiap fase  yang  dilakukan  [6].  Proses  monitoring  pun dilakukan  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Viancy,  dkk  dengan  memanfaatkan machine learning dan  IoT,  dengan  penggunaan  sensor elektronik yang memiliki kelemahan berupa respon sensor  akan  semakin  lama  seiring  dengan meningkatnya  waktu  penggunaan  alat  [7]. Penggunaan metode image processing terbukti baik dalam melakukan pendeteksian apabila dibandingkan  dengan  metode electronic  nose , dikarenakan  penggunaan  metode electronic  nose memerlukan  perangkat  elektronik  yang  dirancang serta  penggunaannya  yang  tidak  efisien  dan  nilai akurasi yang cenderung berubah-ubah menyesuaikan  dengan  kondisi  lingkungan  sekitar terutama dari faktor suhu [8].
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penulis memberi  solusi  yaitu  aplikasi  untuk  mendeteksi jenis dan kondisi daging. Kelebihan dari sistem ini adalah  yang  digunakan  mudah  untuk  berpindah tempat  ( portable) dan  data  hasil  deteksi  tersebut dapat  dipantau  langsung  melalui smartphone android . Pada  dasarnya  alat  ini  dirancang  untuk mendeteksi  objek  visual  dari  daging  ayam.  Alat tersebut  berupa  aplikasi  android  yang  di  dalamnya telah ditanam model Convolutional Neural Network (CNN) yang dirancang mandiri juga memanfaatkan transfer learning dari pre-trained model InceptionV3  untuk  melakukan  pendeteksian
kesegaran  daging  dari  objek  visual  daging  itu sendiri  yang  ditangkap  dengan  kamera  ponsel android yang dilengkapi lensa makro. CNN sendiri merupakan  sebuah  metode  pengolahan  citra  yang memanfaatkan  beberapa  lapisan  pemrosesan didalamnya dengan tujuan untuk mempelajari detil dan keunikan dari tiap data gambar yang dilatih [9]. Alat ini akan dirancang dari awal, mulai dari proses pengumpulan  data  sampel  untuk  dilakukan  proses pelatihan hingga proses integrasi dengan smartphone android. Penggunaan model Inceptionv3  bertujuan  untuk  mempercepat  proses pelatihan dan juga meningkatkan akurasi yang ada. Hal  ini  dikarenakan  Inceptionv3  adalah  sebuah model  yang  dirancang  oleh  Google  dan  telah mengenali  banyak  kelas  yang  berbeda  dari  proses pelatihan  pada  dataset  ImageNet  dan  COCO. Inceptionv3  juga  merupakan  model  yang  memiliki 6,4  juta  parameter  didalamnya  dari  lapisan konvolusi  hingga maxpool ,  tetapi  jumlah  ini  lebih sedikit  ketimbang  para  pendahulunya.  Jumlah parameter  yang  tidak  sebanyak  model  lainnya  ini akan  mempercepat  proses  pelatihan  tanpa mengurangi  kualitas  pengukuran  dan  pengujian yang ada [10].

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Persiapan Data
Data  yang  dibutuhkan  adalah  berupa  gambar daging  ayam  yang  dibagi  menjadi  dua  label  yaitu segar  dan  busuk  dengan  porsi  jumlah  data  yang sama  antar  kedua  label  tersebut.  Proses pembusukan  daging  ayam  dilakukan  dengan  cara menyimpan daging ayam pada suhu ruangan selama kurang  lebih  3  hari  sampai  daging  ayam  mentah mengeluarkan cairan berlebih.
Proses  pengambilan  data  gambar  daging  ayam segar dan busuk dilakukan dengan proses take video yang kemudian akan dipisahkan untuk setiap frame nya  sebagai  data  yang  akan  diolah  dalam  proses pelatihan.

## B. Perancangan
Perancangan dibagi menjadi 5 tahap, yaitu pada tahap pertama, proses pengumpulan data awal yang kemudian  akan  dipisahkan  antara  data  latih  dan testing .  Tahap  kedua  yaitu  penentuan  model  CNN yang  akan  digunakan  dari perancangan layer input hingga layer output  serta  melakukan transfer learning menggunakan pre-trained model InceptionV3  juga  penentuan  parameter  augmentasi gambar yang akan digunakan. Tahap ketiga adalah proses  pelatihan  data  yang  dijalankan  diatas cloud server virtual machine dengan GPU dan RAM yang mumpuni.  Tahap  keempat  adalah  proses  analisis
dari hasil yang didapatkan. Kemudian tahap kelima adalah  proses  pembuatan  aplikasi  Android menggunakan  kerangka  kerja  Flutter,  serta penanaman  model  yang  akan  digunakan,  sehingga aplikasi  android  ini  bertindak  sebagai  alat pendeteksi  yang portable dan  mudah  digunakan. Langkah  pengerjaan  dan  pembuatan  aplikasi Quameaty ditunjukkan oleh flowchart pada Gambar 1.

## C.   Implementasi
Dengan  konsep  sistem  yang  sudah  didapat, akan  direalisasikan  ke  dalam  beberapa  proses pendeteksian. Pertama, data daging ayam yang akan diamati  akan  diolah  menggunakan machine learning dengan  metode  CNN  dan  model InceptionV3.  Resolusi  gambar  daging  ayam  yang akan  diolah  ini  akan  diperkecil  menjadi  dibawah 300  x  300  piksel  dan  diberi  pengkanalan  RGB, kemudian  dilakukan  augmentasi  gambar  dengan beberapa  parameter  seperti rotate , shifting , zero centered , dan lain-lain. Setelah itu data akan dilatih yang  kemudian  nilai  akurasi  dan loss akan diperhatikan  untuk  dapat  dilakukan  proses  analisis program kedepannya.
Tabel 1. Parameter yang diharapkan Parameter Nilai Akurasi Validasi ≥ 0,9 Loss Validasi < 0,4

## D. Pengujian
Pengujian  berupa  pendeteksian  kualitas  daging ayam  dari  gambar  sampel  baru  yang  mana  dalam proses  mendapatkan  gambar  sampel  tersebut  tetap memperhatikan  protokol  kesehatan  yang  berlaku. Pengujian  dilakukan  secara cloud  based ,  hasil tangkapan  data  uji  akan  diunggah  ke cloud untuk diklasifikasikan oleh model yang sudah dilatih.
Parameter  yang  diharapkan  dari  model  yang akan  dibangun  ditunjukkan  oleh  Tabel  1.  Tujuan dari  dilakukannya  pengujian  ini  adalah  untuk meningkatkan kinerja model untuk dapat beradaptasi  dan  mengklasifikasikan  data  uji  secara benar.

## E. Pengembangan Aplikasi Android
Aplikasi Android akan dikembangkan menggunakan  Flutter dengan  bahasa  pemrograman Dart.  Proses  pengembangan  akan  memperhatikan kenyamanan  dan  kemudahan  pengguna  dalam mengoperasikan  aplikasi,  maka  dari  itu  dilakukan proses  desain  UI/UX  terlebih  dahulu  sebelum menuju tahap pengembangan secara program.
Proses  integrasi  antara  model  pelatihan  daging ayam dan aplikasi  Android akan dilakukan dengan melakukan  proses  penanaman  model  TensorFlow yang  telah  dikonversi  menjadi  format  TFLite menggunakan package tflite pada Flutter.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Persiapan Data
Data yang telah dikumpulkan akan berupa video , yang  kemudian  diambil  beberapa  gambar  pada setiap frame per second . Data akan diberi dua label, yaitu segar dan busuk yang seterusnya akan dipakai sampai  pada  tahap  evaluasi.  Data  gambar training dan testing tentunya  berbeda  dan  tidak  memiliki kesamaan  satu  sama  lain.  Hal  ini  bertujuan  agar nantinya model dapat melakukan pendeteksian pada data testing dengan  mempelajari  dahulu  data training pada proses pelatihan.
Pada  proses  ini,  didapat  sebanyak  28.401 gambar,  dengan  pembagian  antara  data  latih  dan validasi  adalah  70  berbanding  30  persen  dengan sebaran  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Data testing berjumlah 1536 gambar yang nantinya data ini digunakan dalam proses uji coba atau testing .
Tabel 2. Sebaran data Data Segar Busuk Training 9500 9500 Validation 3890 3975 Testing 1536 Jumlah 28401 Gambar 2. Contoh augmentasi dengan memanfaatkan horizontal flip Tabel 3. Parameter augmentasi Parameter Nilai Rotation Range 180° Horizontal Flip True Shear Range 0,2 Rescale 1/255 Width Shift Range 0,2 Height Shift Range 0,2

## B. Augmentasi Gambar
Proses  augmentasi  gambar  dilakukan  baik  pada data  latih  maupun  validasi  dengan  parameter  yang serupa dengan tujuan untuk memperbanyak dataset dengan  cara  memodifikasi  versi  dari  data  yang sudah  ada.  Augmentasi  ini  dilakukan  dengan memanfaatkan  objek  ImageDataGenerator  dari pustaka  TensorFlow  Core  v2.6.0.  Parameter augmentasi  ditentukan  tanpa  mengubah  pengertian daging ayam itu sendiri, sehingga parameter seperti menginversi  gambar  tidak  dilakukan  karena  pada praktiknya,  tidak  terdapat  daging  ayam  yang  jelas berwarna hitam putih untuk dilakukan pengamatan.
Proses  augmentasi  gambar  bertujuan  untuk memperbanyak  data  latih  serta  untuk  dapat mengenali  berbagai  perubahan  yang  mungkin terjadi  pada  gambar  yang  disesuaikan  dengan kondisi  yang  sebenarnya  di  lapangan.  Berikut dibawah  ini  diperlihatkan  salah  satu  data  yang  di augmentasi menggunakan horizontal flip kemudian diikuti  oleh  tabel  parameter  augmentasi  yang diterapkan.

## C.  InceptionV3
InceptionV3  adalah  sebuah  model  yang  sangat kompleks  sebagai  terobosan  baru  untuk  CNN. Beberapa  model  pendahulunya  telah  memberikan hasil  yang  cukup  baik  berupa  nilai  akurasi  yang tinggi,  akan  tetapi  memiliki  masalah  pada  waktu komputasi yang disebabkan oleh jumlah parameter yang  begitu  banyak  dan  tidak  menyebar  pada berbagai lapisan.
Arsitektur InceptionV3 terdiri dari banyak filter yang  disebar  pada  beberapa  lapisan  dalam  satu waktu  pemrosesan  yang  sama  [10].  Pada  modul yang  pertama  yaitu  Module  A,  terdapat  lapisan konvolusi  kecil  berukuran  3  x  3  yang  bertujuan untuk mengekstraksi fitur unik yang masih bersifat umum  pada  gambar  serta  melakukan  peningkatan performa  pada  model  dengan  mengurangi  jumlah parameter  yang  ada.  Modul  B  berguna  untuk melakukan  pengenalan  fitur  lebih  dalam  dengan menggunakan  empat  lapisan  konvolusi  masing- masing  dua  untuk  1 n dan n 1.  Modul  C melakukan penyebaran filter untuk mempertahankan  kemungkinan loss  feature yang ada.  Jaringan  InceptionV3  memiliki  kedalaman sebesar  42  lapisan,  dan  masih  lebih  baik  serta efisien  dibandingkan  dengan  pendahulunya  seperti VGGNet.
Gambar 4. Program transfer learning InceptionV3
Pada  dasarnya,  model  InceptionV3  telah  hadir bersama  lapisan  Fully-Connected  atau  lapisan Dense.  Lapisan  ini  memiliki  peran  sebagai penghubung  antara  input  dengan  unit  aktivasi dengan  tujuan  untuk  melakukan  pencocokan  fitur yang  telah  dipelajari  pada  lapisan  konvolusi  dan pooling . Proses transfer  learning yang  dilakukan  akan menggunakan InceptionV3 sebagai susunan lapisan pertama,  kemudian  lapisan Fully-Connected akan dirancang  secara  mandiri.  Proses transfer  learning ditunjukkan oleh Gambar 4.
D.   Lapisan Model Sebagai  awal, pre-trained model  InceptionV3 yang  diperoleh  dari  repositori  Google  merupakan model  yang  sangat  kompleks  dan  lengkap.  Pada pelatihan  ini, layer  Fully-Connected bawaan  akan dibuang,  dan  dibuat  kembali  dengan  jumlah  unit filter  yang  lebih  sedikit  yaitu  1024.  Model InceptionV3  digunakan  di  awal  untuk  proses konvolusi, max  pooling ,  dan average  pooling . Susunan lapisan model ditunjukkan oleh Tabel 4.

## E. Hasil dan Evaluasi Model
Proses  pelatihan  dilakukan  menggunakan  data training untuk  kedua  label  yaitu  daging  segar  dan busuk berjumlah 19 ribu gambar. Proses pengujian dilakukan  secara  otomatis  menggunakan  bahasa pemrograman Python untuk melakukan proses input gambar hingga pendeteksian. Dari proses pelatihan atau training yang  telah  dilakukan  sebanyak  100 epoch dengan  50 steps di  tiap  epochnya,  didapat nilai rata-rata akurasi dan loss yang telah mencapai target  awal  yaitu  untuk validation  accuracy ≥ 0,9 dan validation loss < 0,4 yang dapat diamati dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 4. Lapisan model Layer Keterangan Parameter / Argumen Input Layer untuk menerima gambar input .
Dimensi dibuat kecil 150 agar proses pelatihan berjalan efektif.
Size = 150x150x3
InceptionV3
Pre-trained model InceptionV3. Activation = ReLu Flatten Layer untuk meratakan tensor yang telah didapatkan menjadi 1D. - Fully Connected Hidden layer umpan balik untuk melakukan proses prediksi.
Unit = 1024, Activation = ReLu,
Dropout = 0,2
Fully Connected Hidden layer umpan balik terakhir, yang akan membagi hasil prediksi menjadi 2 nilai biner, yaitu 0 untuk prediksi busuk dan 1 untuk segar.
Unit = 2, Activation = softmax
Tabel 5. Hasil metrik pengukuran Metrik Nilai Loss 0,12 Validation Loss 0,096 Accuracy 0,95 Validation Accuracy 0,963

## Gambar 5. Grafik metrik terhadap peningkatan epoch
Tabel 5. Nilai confusion matrix pada threshold 50%
Actual Positive Negative Predicted Positive TP = 592 FP = 32 Negative FN = 26 TN = 886
Tabel 6. Hasil metrik pengujian data testing pada threshold 50% Metrik Nilai Accuracy 0,9622 Precision 0,9487 Recall 0,9579 F1 Score 0,9533
Gambar  5  menunjukkan  grafik  perubahan  nilai akurasi dan loss seiring meningkatnya epoch . Nilai akurasi  cenderung  meningkat  dan  nilai loss cenderung menurun, hal ini memperlihatkan bahwa model  pelatihan  yang  dirancang  serta  pemanfaatan transfer learning menggunakan model InceptionV3 telah  berjalan  dengan  baik.  Pada  10 epoch atau iterasi  pertama,  terlihat  bahwa  model  masih mencoba mempelajari tiap bagian unik dari gambar, hal ini ditunjukkan oleh grafik yang naik dan turun signifikan pada nilai akurasi dan loss .
Selain  itu,  dihitung  pula  nilai  confusion  matrix pada  threshold  50%  dan  75%  beserta  metrik pengukuran  lainnya.  Proses  perhitungan  ini dilakukan  terpisah  dengan  program  yang  berbeda dan  menggunakan  model  yang  telah  di export terlebih dahulu.
Tabel 7. Nilai confusion matrix pada threshold 75%
Actual Positive Negative Predicted Positive TP = 580 FP = 17 Negative FN = 38 TN = 901
Tabel 8. Hasil metrik pengujian data testing pada threshold 50% Metrik Nilai Accuracy 0,9641 Precision 0,9715 Recall 0,9385 F1 Score 0,9547
Proses  perhitungan  nilai confusion  matrix dilakukan  secara  otomatis  menggunakan  bahasa pemrograman  Python.  Pengertian  untuk  masing- masing  nilai confusion  matrix adalah  sebagai berikut:
- TP  = True  Positive ,  jumlah  daging  segar  yang diprediksi segar.
- FN = False Negative , jumlah daging busuk yang diprediksi busuk.
- TN = True Negative , jumlah daging segar yang diprediksi busuk.
- FP = False Positive , jumlah daging busuk yang diprediksi segar.
Dari  kedua  pengujian  dengan threshold yang berbeda,  didapat  bahwa  perbedaan  matriks pengukuran pada keduanya tidak jauh berbeda.

## Gambar 6. Tampilan aplikasi Android
Akan  tetapi  pada  pengujian  dengan threshold 75%,  nilai recall cenderung  menurun  kurang  lebih 0,02,  dimana  nilai recall sendiri  ialah  nilai sensitifitas  yang  menunjukkan  rasio  prediksi  benar positif (TP) dibandingkan dengan keseluruhan data yang  benar  positif  dan  salah  negatif.  Proses pelatihan  data  telah  berjalan  dengan  baik dikarenakan  nilai  metrik  pengujian  telah  melebihi 90%,  sehingga  probabilitas  prediksi  daging  segar maupun  busuk  telah  mendekati  hasil  yang sebenarnya.

## F.  Pengembangan Aplikasi Android dan Integrasi Model Pelatihan
Aplikasi  Android  Quameaty  telah  berhasil dikembangkan dengan baik dan tanpa kendala yang berarti.  Digunakan  bahasa  pemrograman  Dart  dan SDK  Flutter  untuk  mengembangkan  aplikasi Android  ini.  Tampilan  dan  fitur  aplikasi  Android dapat dilihat pada Gambar 6.
Proses  integrasi  antara  aplikasi  Android  dan model pelatihan TensorFlow yang telah dilatih telah berhasil  dilakukan,  dimana  model  perlu  dikonversi terlebih  dahulu  menjadi  format  TFLite  dan digunakan  pustaka  TFlite  untuk  Flutter  sebagai langkah untuk melakukan penanaman model. Maka dari  itu,  aplikasi  Quameaty  ini  dapat  melakukan pendeteksian kualitas daging ayam mentah.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  yang meliputi  proses  pelatihan  menggunakan  model InceptionV3 dan pengujian data menggunakan data testing ,  hasil  yang  didapatkan  cukup  baik  karena seluruh  metrik  pengujian  telah  melebihi  nilai  90% baik  pada threshold 50%  maupun  75%.  Pada threshold 75%,  nilai recall atau  nilai  sensitifitas model  untuk  memprediksi  hasil  benar  positif dibandingkan  seluruh nilai  benar  positif  dan  salah negatif  yang  sebenarnya.  Proses  pelatihan  dan  uji
coba atau testing hanya dilakukan pada dataset yang didefinikan  yang  berjumlah  28401  gambar  tanpa adanya input gambar diluar dataset tersebut. Proses integrasi  aplikasi  Android  dan  model  pelatihan telah dilakukan dengan melakukan konversi format TensorFlow ke bentuk TFLite.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terima kasih disampaikan kepada pihak dan  bagian  Kemahasiswaan  Politeknik  Negeri Bandung  atas  bantuan  dana  yang  telah  diberikan melalui  skema  Program  Kreativitas  Mahasiswa tahun anggaran 2021.

## R EFERENSI
[1]   J.  de  Macedo  neto,  J.  dos  Santos,  and  W.  R. Schwartz,  "Meat  adulteration  detection  through digital  image  analysis  of  histological  cuts  using LBP,"  Federal  University  of  Minas  Grais,  Belo Horizonte, 2016.
[2]   A.  Ropodi,  F.  Mohareb,  E.  Panagou,  and  Pavlidis, "Multispectral  image  analysis  approach  to  detect adulteration  of  beef  and  pork  in  raw  meats," Food Research  International, vol.  67,  no.  1,  pp.  12-18, 2015.
[3]   M.  Al-Sarayreh,  M.  Reis,  and  W.  Qi  Yan, "Detection  of  Red-Meat  Adulteration  by  Deep Spectral–Spatial Features in Hyperspectral Images," Journal of Imaging, vol. 4, no. 5, 2018.
[4]   H.  Ayaz,  A.  Sohaib,  M.  Mazzara,  and  M.  Ahmad, "Hyperspectral Imaging for Minced Meat Classification  Using  Nonlinear  Deep  Features," Applied  Sciences  Journal, vol.  10,  no.  1,  pp.  1-13, 2020.
[5]   S.  Agustin  and  R.  Dijaya,  "Beef  Image Classification using K-Nearest Neighbor Algorithm for Identification Quality and Freshness," in Journal of Physics Conference Series , Tasikmalaya, 2018.
[6]   R.  Jorfi,  S.  Mustafa,  Y.  Che  Man,  and  D.  Mat Hashim,  "Differentiation  of  pork  from  beef, chicken,  mutton  and  chevon  according  to  their primary amino acids content for halal authentication," African  Journal  of  Biotechnology, vol. 11, no. 32, pp. 8160-8166.
[7]   A.  Wilson  and  Viancy,  "Meat  Monitoring  System Using  Machine  Learning,  Internet  of  Things," International  Journal  of  Applied  Engineering Research, vol. 14, no. 5, pp. 66-70, 2019.
[8]   E.  F.  Anggara,  T.  W.  Widodo,  and  D.  Lelono, "Deteksi  Daging  Sapi  Menggunakan  Electronic Nose  Berbasis  Bidirectional  Associative  Memory," IJEIS, vol. 7, no. 2, pp. 209-218, 2017.
[9]   Salsabila,  A.  Fitrianto,  and  B.  Sartono,  "Image Classification  Modelling  of  Beef  and  Pork  Using Convolutional  Neural  Network," International
Journal  of  Sciences:  basic  and  Applied  research (IJSBAR), vol. 57, no. 2, pp. 26-38, 2021.
[10]  C.  Szegedy,  V.  Vanhoucke,  and  S.  Ioffe, "Rethinking  the  Inception  Architecture  for Computer  Vision,"  in IEEE  Conference  on
Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) , Las Vegas, 2016.